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图1现货价差与出清电量差的散点图
因此,我们排除掉绝对值较小的数据点,再一次做散点图(仅留下两个变量的绝对值都大于50的数据点)。从图2就能够很清晰地发现,现货价差与出清电量差呈显著的正相关关系,日前出清电量大于实时出清电量,大概率日前价格也大于实时价格,反之亦然。这给了我们一个新的思路:想要预测现货价差,只要预测出清电量差即可。
图2 现货价差与出清电量差的散点图(两变量绝对值都>50时)
接下来的问题是,如何预测出清电量差?我们知道,出清电量差=日前出清电量-实时出清电量,也即出清电力差=日前现货出清电力-实时现货出清电力。根据交易中心公布的公式,日前现货出清电力=用户侧日前申报负荷+非市场化负荷+外送电(不含省间现货)-省内非市场化机组出力;实时现货出清电力=直调负荷+外送电(不含省间现货)-省内非市场化机组出力。对于上述公式,我们假定中长期外送电日前和实际输送偏差可以忽略,同时由于非市场化售电量仅为现货机组结算电量的15%左右,因此忽略省内非市场化机组出力在日前和实时的偏差以及非市场化负荷在日前和实时的偏差。于是,我们可以得到:出清电力差=用户侧日前申报负荷-用户侧直调负荷。这个公式表明,出清电力差由全体用户侧在日前申报的负荷总量与其真实的直调负荷决定。因此,要想预测出清电力差进而预测现货价差,势必要预测用户侧的报价行为。而用户侧的报价行为,则取决于用户侧对价格的预期。举个例子,当用户侧都认为日前价格比实时价格更低时,则会调高日前申报的系数,导致申报负荷大于直调负荷,出清电力差为正,则很可能会产生正的现货价差。当然,实际情况要比上述例子更为复杂,因为用户侧是一个个独立的个体,很难产生完全一致的预期。
当然,上述理论也有不足之处,其仅挖掘了现货价差与出清电量差之间的相关关系,即仅考虑了用户侧报价行为对价差的影响。既然是电力市场中的卢卡斯批判,那么火电及新能源这两类市场主体的报价行为也同样值得研究。由于公开信息相对较少,外加笔者精力有限,暂时还未对这两类市场主体的报价行为做详细的研究,欢迎感兴趣的读者与我们一起交流讨论!
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